Flink 命令行参数介绍一、Flink Command | CLI Actions1.1 客户端命令介绍1.2 使用示例二、Flink Run Command | flink run2.1 命令介绍2.2 使用示例 参考文档: 1、https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/ 2、 flink run yarn的命令 flink 大数据 java jar flink run ...
# 命令行的方式 ./bin/flink run -c org.apache.hudi.sink.compact.HoodieFlinkCompactor lib/hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar --path hdfs://xxx:8020/table 1. 2. 1.3.2. 参数配置 1.3.3. 案例演示 步骤一:创建表,关闭在线压缩 create table t7( id int, ts int, primary key (id) not enf...
这是进行compact的位置,首先看构造函数,可以发现它会使用上文提到的IntervalPartiton将SST划分成多个不相交的SortedRun 在看compact的详细实现之前,我们先来看它的两个utility function,首先是upgrade 它负责upgrade给定SST的level,file.upgrade其实只是创建了一个与原文件完全一样的SST,唯一的区别就是level进行了改变,之后...
Flink中Rocksdb的状态清除也十分简单,主要逻辑在RocksDbTtlCompactFiltersManager中,通过类RocksDBOperationUtils调用。就是在每次创建列族描述的时候,开启了ttl就为每个state注册一个FlinkCompactionFilterFactory,这个类在rocksdb里面,是rocksdb的java版实现提供给flink设置的,后面会为每个state对应的FlinkCompactionFilterFactor...
./bin/flink run -c org.apache.hudi.sink.compact.HoodieFlinkCompactor lib/hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0.jar --path hdfs://xxx:9000/table 2023-04-23 17:05:05 发布于江苏 举报 赞同 1 2 打赏 武当张三丰丶 存在即是合理 在使用 Flink 离线压缩 Hudi 表时,每次只压缩一个 commit 的原因是...
平台方的解释是有些用户的作业需要这部分内存,但从Flink Runtime的角度讲,主要是批作业(如Sort-Merge Shuffle过程)会积极地使用它。相对地,流作业很少涉及这一部分,除非用户代码或用户引用的第三方库直接操作了DirectByteBuffer或Unsafe之类。所以一般可以优先保证堆内存,即尝试将apus.t.m.task.off-heap.fraction再调...
Flink runtime优化 1. Flink state优化 针对Flink任务中超大state cache的场景,我们进行cache存储的调研和优化。在cache快速过期的场景下,比如interval join,之前提到的ai实时生成模型训练数据,feed流和click流做join,需要cache的数据量大,设定一个小时就过期,且没有update操作。Cache调研: ...
离线压缩需要在命令行上提交Flink任务。 程序入口如下:hudi-flink-bundle_2.12-0.9.0.jar:org.apache.hudi.sink.compact.HoodieFlinkCompactor 命令行: 代码语言:javascript 复制 ./bin/flink run-c org.apache.hudi.sink.compact.HoodieFlinkCompactor lib/hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0.jar--path hdfs://xxx...
这两个function在flush中用到,submitCompaction直接调用了compactManager的submitCompaction;而finishCompaction则会等待上一次compaction结束,并且使用compaction的结果update当前merge tree updateCompactResult 这里关键要对compactBefore和compactAfter有正确的理解,它们分别存储的是所有compaction的before和after,而不是某一次compacti...
平台方的解释是有些用户的作业需要这部分内存,但从Flink Runtime的角度讲,主要是批作业(如Sort-Merge Shuffle过程)会积极地使用它。相对地,流作业很少涉及这一部分,除非用户代码或用户引用的第三方库直接操作了DirectByteBuffer或Unsafe之类。所以一般可以优先保证堆内存,即尝试将apus.t.m.task.off-heap.fraction再调...